从营销路径开始，打造完美链接策略

大数据时代给人类思维带来的最重要的挑战之一便是：用相关关系而不是因果关系来理解这个世界。知道“是什么”比知道“为什么”更能有效地解决问题。

过去营销团队进行消费者洞察的主要目的是找出消费者行为背后的原因，也就是为什么不购买某个品牌的产品或服务，为什么喜欢或为什么不喜欢，消费者究竟是基于怎样的一种观念或态度来进行自我决策的呢？这样的推断可能会成为我们营销决策的重要依据，而以大数据为基础的消费者画像则更多的是在相关的关系中进行分析，在海量数据中发现隐含着的相关性，这也为我们提供了一种全新的消费者洞察路径，成了最实际、最切实有效的、完善好自我营销路径的开始。

举个例子来说，通过大数据消费者画像，我们发现了很多买了A商品的用户都会买B商品的规律，因为这种现象已经成为一种消费趋势，所以企业在进行营销活动设计的时候，就会向购买A产品的用户推荐B商品，最终成功地将其潜在的用户转化为现实用户或进行交叉销售。沃尔玛就曾经利用这种数据发现将尿不湿与啤酒放在了一起，因为他们在营销数据中惊讶地发现，很多父亲会在下班以后，来给孩子买尿不湿，但同时还会顺带犒劳自己一些啤酒。(www.xing528.com)

亚马逊销售额的1/3来自其个性化推荐系统，个性化推荐系统便是建立在相关性分析基础之上的。埃里克·西格尔在《大数据预测》中提到，美国某知名订房网站通过用户分析发现，使用苹果电脑系统的用户要比使用Windows系统的用户更倾向于预订价格不菲的高端酒店，于是该网站就开始利用这项发现，将酒店进行排序，从高端酒店那里收取广告费用，后期其所产生的价值和订购价值都完全超乎了他们预期的想象。

消费者画像对于营销的意义来说，营销数据的支持不仅在于能够帮助我们更深层次地了解用户，把握市场，建立与用户之间的效率沟通，更重要的是，它能够帮助我们跳出原有的思维层次，从而有效地面对行为背后的原因，然后进阶性地进行探索，回到行为本身。这是从一个崭新的层面来全方位地了解用户的需求、心理，以及他们对产品评价的过程，而这样的预测往往是建立在相关性分析的基础上的。因为从用户的各类数据中，我们会发现很多隐藏的相关性，能帮助我们更为准确地找出到底潜在用户在哪里，用户的潜在需求是什么，并最终预测其购买的行为，有效地进行销售转化。而这种分析适用于新用户和市场，也同样适用于老用户的持续销售。